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神經網路演算法種類

發布時間:2024-12-05 10:56:37

㈠ 神經網路演算法三大類

具體如下:
1、多層感知機,一種前饋人工神經網路模型,其將輸入的多個數據集映射到單一的輸出的數據集上,也稱做喚攜為全連接神經網路。2、卷積神經網路核心是卷積層,是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路演算法之一。
3、殘差收縮網路,殘差收縮網路是卷積神經網路的改進,引入了軟閾值純伏化,更適合強噪數據。屬鏈毀於深度殘差網路(DeepResialNetwork,ResNet)的新型改進形式。人工神經網路(ArtificialNeuralNetwork,即ANN),是20世紀80年代以來人工智慧領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網路進行抽象,建立某種簡單模型,按不同的連接方式組成不同的網路。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網路或類神經網路。

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